ios开发学习--Cocoa 开发--系列教程3

本文集深入探讨了Cocoa框架下的各类技术主题,包括ObjC类方法、编码规范、DCMTK编译、Three20库应用、消息传递机制、以及CoreData的详细解析等内容,适合iOS开发者学习。

[Cocoa]ObjC类方法简介
http://ios.itmdc.com/thread-2247-1-35.html

[Cocoa]苹果Cocoa编码规范
http://ios.itmdc.com/thread-2245-1-35.html

[Cocoa,医疗]在iOS平台上编译DCMTK
http://ios.itmdc.com/thread-2243-1-35.html

[Cocoa]在工程中使用Three20库:下拉刷新 tableview
http://ios.itmdc.com/thread-2239-1-35.html

深入浅出Cocoa之类与对象
http://ios.itmdc.com/thread-2237-1-35.html

[深入浅出Cocoa]之消息(二)-详解动态方法决议(Dynamic Method Resolution) 
http://ios.itmdc.com/thread-2234-1-36.html

深入浅出Cocoa之消息
http://ios.itmdc.com/thread-2229-1-36.html

深入浅出Cocoa 之Core Data(1)- 框架详解 
http://ios.itmdc.com/thread-2217-1-36.html

深入浅出Cocoa之Core Data(2)- 手动编写代码
http://ios.itmdc.com/thread-2218-1-36.html

深入浅出Cocoa之Core Data(3)- 使用绑定
http://ios.itmdc.com/thread-2222-1-36.html

深入浅出Cocoa之Core Data(4)- 使用绑定
http://ios.itmdc.com/thread-2226-1-36.html

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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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